摘要：
在Matplotlib中，如果你有一个时间序列数据，并且x轴上的时间标签太多导致它们重叠或难以阅读，你可以通过几种方法来减少显示的标签数量或调整它们的格式。以下是一些常用的方法： 使用plt.xticks()手动设置x轴标签： 你可以通过plt.xticks()手动设置你想显示的x轴标签的位置和文本 阅读全文
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groupby是Pandas用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。 agg 聚合操作 聚合操作是groupby后非常常见的操作，聚合操作可以用来求和、均值、最大值、最小值等. 函数 用途 函数 用途 min 最小值 max 最大值 sum 求和 mea 阅读全文
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全量梯度下降 import numpy as np # 创建数据集X，y np.random.seed(1) X = np.random.rand(100, 1) y = 4 + 3*X + np.random.randn(100, 1) X_b = np.c_[np.ones((100, 1)), 阅读全文
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import re content = [] srt = [] with open('input.vtt','r') as open_file: for lines in open_file: lines = lines.replace('WEBVTT','') #删除WEBVTT # vtt文件中 阅读全文
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In Python, a decorator is a design pattern that allows you to modify the functionality of a function by wrapping it in another function. The outer fun 阅读全文
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def counter(list): c_dict = {} for i in list: if i in c_dict: c_dict[i] += 1 else: c_dict[i] = 1 return c_dict def entropy(x): counts = counter(x) #每个 阅读全文
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unique()是Pandas中的一个函数，用于获取Series或DataFrame中的唯一值，它返回一个包含Series或DataFrame中唯一值的数组，按照它们在原始数据中的出现顺序排列。 对于足够长的序列，比 numpy.unique 快得多。包括 NA 值。 data = {'Name': 阅读全文
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独热编码（One-Hot Encoding），又称一位有效编码，其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都有它独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。即，只有一位是1，其余都是零值。独热编码 是利用0和1表示一些参数，使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码。 地区特征：[" 阅读全文
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方法 描述 statistics.harmonic_mean() 计算给定数据集的调和平均值。是总体内各个变量值倒数1/x的算术平均数的倒数。 statistics.mean() 计算数据集的平均值 statistics.median() 计算数据集的中位数 statistics.median_gr 阅读全文
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value_counts()方法返回一个序列Series，该序列用于统计某列中各个值的出现次数的函数。当配合参数 bins 使用时，它可以将数据分成指定的区间，然后统计每个区间内值的出现次数。 value_counts()是Series拥有的方法，一般在DataFrame中使用时，需要指定对哪一列或 阅读全文